Klasifikasi Kandungan Nitrogen Berdasarkan Warna Daun Melalui Color Clustering Menggunakan Metode Fuzzy C Means dan Hybrid PSO K-Means

Abstract

Computer Vision merupakan kombinasi antara pengolahan citra dan pengenalan pola. Salah satu aplikasi yang berkembang dari Computer Vision yaitu aplikasi dibidang pertanian. Analisis daun telah lama digunakan sebagai petunjuk dalam mendiagnosis kandungan unsur hara sebagai dasar rekomendasi pemupukan pada tanaman. Pada penelitian ini akan merancang sistem identifikasi kandungan nitrogen pada tanaman jagung berdasarkan warna daun. Dengan cara mencari nilai parameter komponen warna (RGB, HSV dan S-RGB) yang kemudian diukur jarak kemiripannya (similarity measure) terhadap objek daun tersebut dengan menggunakan metode Manhattan distance dan Chebyshev distance. Proses pembelajaran pada perancangan sistem ini menggunakan clustering (unsupervised learning) dengan metode Fuzzy C Means dan Hybrid PSO K-Means. Diperoleh hasil bahwa Metode Fuzzy C Means dan Chebyshev distance dengan nilai parameter HSV memiliki tingkat akurasi yang paling baik dalam melakukan klasifikasi.